AI 相关的实验很容易让人误以为“只要能跑通就值了”。但真正有价值的部分，往往不是第一次生成了什么，而是你有没有从那个过程里发现更靠谱的工作流。

最近做的几个原型里，有些效果看起来还不错，但真正上手时并不顺手；也有些一开始很粗糙，却暴露出了非常清晰的使用场景。

我越来越愿意接受实验失败，因为失败本身也是筛选器。它帮我把那些只是新鲜感驱动的方向淘汰掉，把更值得深挖的线索留下来。